Python如何读取和解释源文件？
假设我在运行一个Python（2.7，虽然我不确定这是否有影响）的脚本。然后我切换到其他窗口，或者以某种方式回到我的编辑环境。我可以修改这个脚本并保存，但这对仍在运行的脚本没有任何影响。
那么，Python在启动时会把所有源文件完全加载到内存中吗？我觉得这就是Python解释器的工作方式，但这和我对Python解释器的其他理解有些矛盾：我听说过.pyc文件是Python虚拟机的字节码，就像Java中的.class文件一样。不过，同时也有一些（我理解中非常少）Python的实现使用了即时编译技术。
所以我是不是可以这样理解，如果我在脚本运行的时候修改了.py文件，我在重新运行脚本之前是看不到这些修改的，因为在启动时所有需要的.py文件都被编译成了.pyc文件，而简单修改.py文件并不会重新生成.pyc文件？
如果这个理解是正确的，那为什么像我正在处理的这个大程序（大约有6550千字节的源代码，分布在20多个.py文件中）在启动时不会花费很长时间来编译呢？这个程序是怎么这么快的呢？
附加信息：
- 我没有使用第三方模块。所有文件都是本地编写的。主要的源文件相对较小（10 kB），但我主要工作的源文件是65 kB。它也是本地编写的，并且每次启动前都会修改。
2 个回答
首先，你的理解是正确的，Python源文件的修改在下次运行之前是不会被解释器看到的。有一些调试系统，通常是为了特定目的而开发的，允许你重新加载模块，但这样会带来一些复杂的问题，比如现有的对象可能还会引用旧模块中的代码，这样就会变得很麻烦。
大型程序启动得很快的原因是，解释器会尝试为每个导入的.py文件创建一个.pyc文件，前提是要么没有对应的.pyc文件，要么.py文件是新的。.pyc文件实际上是程序编译成字节码的结果，所以加载起来相对较快。
至于即时编译（JIT），你可能是在想PyPy这个实现，它是用Python写的，并且有多个不同语言的后端。它在对执行速度要求高的Python 2环境中越来越多地被使用，但与我们熟悉的CPython相比，它还有很长的路要走。
Python会把主脚本加载到内存中，然后把它编译成字节码并运行。如果你在这个过程中修改了源文件，实际上并不会影响到字节码。
如果你是把脚本当作主脚本来运行（也就是说像这样调用它：python myfile.py），那么当脚本结束时，字节码会被丢弃。
但是如果你是导入这个脚本的话，字节码会被写入磁盘，形成一个.pyc文件。下次再导入时，这个文件不会被重新编译，除非你修改了对应的.py文件。
你的大约6.5 MB的程序由许多模块组成，这些模块都是由（可能很小的）主脚本导入的，所以每次运行时只需要编译主脚本。其他的文件都会有它们的.pyc文件准备好运行。